2014.03.02 10:58
ビックデータを全量分析できる時代になった｜ビッグデータ分析の留意点①
サンプル分析から全量分析へ 近代統計学の学問体系は、無限に近い大規模な母集団から無作為に抽出された、数百から数万のサンプルデータが持つ統計的な性質を中心に論じられてきました。たとえば、内閣府が行っている「社会意識に関する世論調査」では、1...
2014.03.09 10:56
「確率がとても低い事象の分析」に全量データ分析は威力を発揮｜ビッグデータ分析の留意点②
「ロングテール」に代表される確率が低い事象には全量データ分析 本日は、全量データ分析の優位性①にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性①：確率が低い事象を扱う場合に、サンプルデータでは得られない知見が得られるという点で、...
2014.03.16 11:08
全量データで多重クロス集計を行い、擬似相関を見破り、交互作用を発見｜ビッグデータ分析の留意点③
本日は、全量分析の優位性②にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性②：性別、年齢、居住地、嗜好など、非常に多くの要素による多重クロス集計を行うことができる。 購買行動や意識などを分析する時、性・年代別ごとのクロス集計を取...
2014.03.30 11:04
ビッグデータでは統計的検定は意味がない｜ビッグデータ分析の留意点⑤
統計的検定とは？ （第2回）と（第3回）で全量分析の優位点について、（第4回）で全量データを分析する際の注意点①を紹介しました。本日は、２つ目の注意すべき点である以下について説明します・ 注意点②：標本統計を前提とした統計的検定は、ビッ...
2013.12.02 13:00
CRISP-DMをマーケティング領域へ適用させる｜ギックスのビッグデータ分析体系 ②
ギックスの分析プロセス ギックスのビックデータ分析体系の第一回では、「ぜひ企画部の皆様にビックデータ分析をしてみてほしい。テクノロジーが進歩してそういう環境が整ってきています」というお話をしました。 今回、第二回は、具体的にどのよう...
2013.12.30 13:05
もう一歩踏み込みたい方は「モデリング」を学ぼう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑥
分析の花形のモデリング 前回の第５回までで、「ビジネスの理解」「データの準備・理解」「2次属性の作成」「セグメントの特徴把握」というビックデータ分析を試みる際に、まず実施すべき一連の流れをご紹介しました。ここまでのプロセスは数学的にみると...
2014.06.18 12:04
Microsoft Power BI 導入レポート：本格導入③ ～クラウド環境へのSQL Serverのインストール／セットアップ～
Power BI本格導入(=SQL Server 導入)をしてみよう クラウド環境にSQL Serverを導入する 前回は、SQL Serverをオンプレ環境に構築する手順を紹介しましたが、今回はSQL Serverをクラウド環境（Mi...
2014.08.07 09:02
「Tableau(タブロー)」を使ってみた|利用頻度の高いグラフ作成② ～累積日次数値の対前年同月比較
利用頻度の高いグラフを作成し、Tableauの操作チップスを紹介する こちらの記事でご紹介したとおり、Tableauは感覚的に操作でき試行錯誤しながらグラフを作れる、自由度の高いソフトです。ただ「試行錯誤でき自由度が高い」という優位性のト...
2016.11.16 08:12
データベースを”倉庫”ではなく”道具”として使う発想 ～データベース上で分析データを下ごしらえする～
データベースの特性を活かすことで "誰でも"、"確実に" データ分析が行える データ分析 ＝ データベース。こんな公式を書いて何の違和感もないほど、データベースは、データ分析のために「なくてはならない存在」です。まさに、両者は切っても切れ...
2017.05.18 17:31
クラウドサーバーが、常にオンプレミスより優れているとは限らない ～スモールローカルサーバーという新たな選択肢～
クラウドサービスの空白地帯を考えたオンプレミスの導入 Amazon社がクラウドサービスの Amazon Web Services (通称、AWS)を公開して10年。新規システムならクラウドサービス内で作るのが当たり前となり、既存のオンプレ...
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